話者識別のための新しい非線形話者パラメータ化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Chetouani Mohamed; Faundez-Zanuy Marcos; Gas Bruno; Zarader Jean-Luc

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209188469842 整理番号：22P0327031

話者識別のための新しい非線形話者パラメータ化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A New Nonlinear speaker parameterization algorithm for speaker identification

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発行年： 2022年04月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,古典的LPCパラメータの拡張である非線形予測に基づく新しいパラメタリゼーションアルゴリズムを提案した。パラメータ性能を,2つの異なる方法,すなわち,アルゴリズム-調和型球面(AHS)と自己回帰ベクトルモデル(ARVM)によって推定した。ニューラル予測符号化(NPC):古典的ニューラルネットワーク初期化と線形初期化に基づくパラメタリゼーションのための2つの異なる方法を提案した。これら2つのパラメータを話者識別に適用した。fistパラメータはより小さな速度を得た。著者らは,1つの古典的パラメータ化(MFCCが97.55%とMFCC+NPC98.78%)だけの結果を改善するために,古典的パラメータ(LPCC,MFCCなど)と組み合わせることができる最初のパラメータを示した。線形初期化のために,著者らは100%を得て,それは大きな改良であった。本研究は,話者認識タスクに関してより良い精度を提供する種々のパラメタリゼーション方式に対する新しい方法を開いた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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